JP3204004B2 - トンネル換気自動制御装置および方法 - Google Patents
トンネル換気自動制御装置および方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、道路トンネル内の汚染
濃度等が許容値を越えないように、ファジィ理論に基づ
き道路トンネル内の汚染状態を予測して換気手段の自動
制御を行う装置および方法に関し、詳しくは、一定周期
で実測データを自己学習し、シミュレーションすること
により、各予測部（ファジィ推論）のメンバシップ関数
を自動的に修正更新していくトンネル換気自動制御装置
および方法に関するものである。
濃度等が許容値を越えないように、ファジィ理論に基づ
き道路トンネル内の汚染状態を予測して換気手段の自動
制御を行う装置および方法に関し、詳しくは、一定周期
で実測データを自己学習し、シミュレーションすること
により、各予測部（ファジィ推論）のメンバシップ関数
を自動的に修正更新していくトンネル換気自動制御装置
および方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】道路トンネル内においては、一般に走行
する自動車の排気ガス中の煤煙によりくもるトンネル内
の光の透過率（ＶＩともいう）を許容値以上の値に維持
したり、排気ガス中の一酸化炭素（ＣＯ）などの汚染物
質のトンネル内の濃度を許容値以下に抑えたりする必要
があり、ジェットファン、集塵機、送・排風機などの換
気手段により機械換気が行われている。
する自動車の排気ガス中の煤煙によりくもるトンネル内
の光の透過率（ＶＩともいう）を許容値以上の値に維持
したり、排気ガス中の一酸化炭素（ＣＯ）などの汚染物
質のトンネル内の濃度を許容値以下に抑えたりする必要
があり、ジェットファン、集塵機、送・排風機などの換
気手段により機械換気が行われている。
【０００３】このための装置として、特開平３−２４４
８００号では、汚染濃度等の制御量の目標値をファジィ
推論により予測して求め、その目標値に基づいて換気手
段を制御する換気制御装置が開示されている。また、本
出願人による特願平５−７８４０５号では、煤煙透過率
予測値や一酸化炭素濃度予測値を、降水量を加味してフ
ァジィ推論して補正し、制御量を決定する換気制御装置
が開示されている。
８００号では、汚染濃度等の制御量の目標値をファジィ
推論により予測して求め、その目標値に基づいて換気手
段を制御する換気制御装置が開示されている。また、本
出願人による特願平５−７８４０５号では、煤煙透過率
予測値や一酸化炭素濃度予測値を、降水量を加味してフ
ァジィ推論して補正し、制御量を決定する換気制御装置
が開示されている。
【０００４】これらの従来のファジィ推論による予測制
御を行う換気自動制御装置では、ファジィルール、メン
バシップ関数等の調整が不可欠である。すなわち、季節
により、又は経年変化で交通量、自然風、トンネル内の
汚染状態等は変化し、それに伴いファジィルール、メン
バシップ関数の使用数、使用範囲も変化するので、それ
に対応し、長期に渡り調整を行う必要がある。理論的に
は半永久的に行うことが必要である。
御を行う換気自動制御装置では、ファジィルール、メン
バシップ関数等の調整が不可欠である。すなわち、季節
により、又は経年変化で交通量、自然風、トンネル内の
汚染状態等は変化し、それに伴いファジィルール、メン
バシップ関数の使用数、使用範囲も変化するので、それ
に対応し、長期に渡り調整を行う必要がある。理論的に
は半永久的に行うことが必要である。
【０００５】従来は、オペレータが一定期間の予測デー
タ、実測データから別装置にて予測精度等を評価し、フ
ァジィルール、メンバシップ関数等を、その都度調整し
ていた。
タ、実測データから別装置にて予測精度等を評価し、フ
ァジィルール、メンバシップ関数等を、その都度調整し
ていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】以上のように、上記従
来のファジィ推論を用いた予測制御を行うトンネルの換
気自動制御装置においては、ファジィルール、及びメン
バシップ関数の評価、調整は、別装置にて、オペレータ
がデータを解析して行っているため、トンネルの状況の
変化に応じた適応制御の実現にはまだ到っていない。
来のファジィ推論を用いた予測制御を行うトンネルの換
気自動制御装置においては、ファジィルール、及びメン
バシップ関数の評価、調整は、別装置にて、オペレータ
がデータを解析して行っているため、トンネルの状況の
変化に応じた適応制御の実現にはまだ到っていない。
【０００７】このようなトンネルの換気自動制御装置
は、無人機場に設置される場合が多いため、データの収
集および解析、パラメータの修正更新を自動的に行う装
置の必要性が高まっている。
は、無人機場に設置される場合が多いため、データの収
集および解析、パラメータの修正更新を自動的に行う装
置の必要性が高まっている。
【０００８】本発明は、このような課題を解決するため
になされたものであり、その目的は、ファジィ推論を用
いてトンネル換気の予測制御を行う際に、実測データに
基づいて自動的に自己学習して予測制御を行うことので
きるトンネル換気自動制御装置および方法を提供するこ
とにある。
になされたものであり、その目的は、ファジィ推論を用
いてトンネル換気の予測制御を行う際に、実測データに
基づいて自動的に自己学習して予測制御を行うことので
きるトンネル換気自動制御装置および方法を提供するこ
とにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明のトンネル換気自動制御装置においては、フ
ァジィ推論手段を有する汚染予測部により計測データに
基づいて汚染予測を行い、予測結果を評価して換気手段
の運転を制御するトンネル換気自動制御装置において、
前記汚染予測部と同一イメージで構成された汚染予測シ
ミュレーション手段と、前記汚染予測シミュレーション
手段を構成するファジィ推論手段のメンバシップ関数の
修正量を自己学習により自動的に演算して該メンバシッ
プ関数を修正するメンバシップ関数修正手段と、前記修
正前後の汚染予測シミュレーション手段のシミュレーシ
ョン結果の予測誤差の平均を実測データから求めて誤差
の少ない方を修正量として採用する評価を行い該修正量
で前記汚染予測部のメンバシップ関数を修正する修正評
価手段と、を有することを特徴とする。
め、本発明のトンネル換気自動制御装置においては、フ
ァジィ推論手段を有する汚染予測部により計測データに
基づいて汚染予測を行い、予測結果を評価して換気手段
の運転を制御するトンネル換気自動制御装置において、
前記汚染予測部と同一イメージで構成された汚染予測シ
ミュレーション手段と、前記汚染予測シミュレーション
手段を構成するファジィ推論手段のメンバシップ関数の
修正量を自己学習により自動的に演算して該メンバシッ
プ関数を修正するメンバシップ関数修正手段と、前記修
正前後の汚染予測シミュレーション手段のシミュレーシ
ョン結果の予測誤差の平均を実測データから求めて誤差
の少ない方を修正量として採用する評価を行い該修正量
で前記汚染予測部のメンバシップ関数を修正する修正評
価手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】上記のトンネル換気自動制御装置において
は、メンバシップ関数修正手段が汚染予測シミュレーシ
ョン結果の予測誤差の平均による修正評価手段の評価に
基づいて複数回の修正を行い、汚染予測シミュレーショ
ン手段が前記複数回の修正毎にシミュレーションを行
い、修正評価手段がそれら複数回の修正及びシミュレー
ションを評価した後に汚染予測部のメンバシップ関数を
修正するように構成するのが、好適である。
は、メンバシップ関数修正手段が汚染予測シミュレーシ
ョン結果の予測誤差の平均による修正評価手段の評価に
基づいて複数回の修正を行い、汚染予測シミュレーショ
ン手段が前記複数回の修正毎にシミュレーションを行
い、修正評価手段がそれら複数回の修正及びシミュレー
ションを評価した後に汚染予測部のメンバシップ関数を
修正するように構成するのが、好適である。
【００１１】また、上記のトンネル換気自動制御装置に
おいては、メンバシップ関数修正手段が汚染予測シミュ
レーション手段のメンバシップ関数の修正をラベル毎に
行い、修正評価手段が汚染予測部の修正をラベル毎に行
うように構成するのが、好適である。
おいては、メンバシップ関数修正手段が汚染予測シミュ
レーション手段のメンバシップ関数の修正をラベル毎に
行い、修正評価手段が汚染予測部の修正をラベル毎に行
うように構成するのが、好適である。
【００１２】一方、本発明のトンネル換気自動制御方法
においては、ファジィ推論により計測データに基づいて
汚染予測を行い、予測結果を評価して換気手段の運転を
制御するトンネル換気自動制御方法において、まず、前
記汚染予測と同一イメージの汚染予測シミュレーション
を行う際に用いるファジィ推論のメンバシップ関数の修
正量を自己学習により自動的に演算して該メンバシップ
関数を修正し、次に、前記修正前後の汚染予測シミュレ
ーション結果の予測誤差の平均を実測データから求めて
誤差の少ない方を修正量として採用し前記汚染予測で用
いるファジィ推論のメンバシップ関数を修正することを
特徴とする。
においては、ファジィ推論により計測データに基づいて
汚染予測を行い、予測結果を評価して換気手段の運転を
制御するトンネル換気自動制御方法において、まず、前
記汚染予測と同一イメージの汚染予測シミュレーション
を行う際に用いるファジィ推論のメンバシップ関数の修
正量を自己学習により自動的に演算して該メンバシップ
関数を修正し、次に、前記修正前後の汚染予測シミュレ
ーション結果の予測誤差の平均を実測データから求めて
誤差の少ない方を修正量として採用し前記汚染予測で用
いるファジィ推論のメンバシップ関数を修正することを
特徴とする。
【００１３】上記のトンネル換気自動制御方法において
は、汚染予測シミュレーションにおけるメンバシップ関
数の修正を汚染予測シミュレーション結果の予測誤差に
よる評価に基づいて複数回行い、前記複数回の修正毎に
汚染予測シミュレーションを行い、それら複数回の修正
及び汚染予測シミュレーション結果を評価した後に汚染
予測のメンバシップ関数を修正するように構成するの
が、好適である。
は、汚染予測シミュレーションにおけるメンバシップ関
数の修正を汚染予測シミュレーション結果の予測誤差に
よる評価に基づいて複数回行い、前記複数回の修正毎に
汚染予測シミュレーションを行い、それら複数回の修正
及び汚染予測シミュレーション結果を評価した後に汚染
予測のメンバシップ関数を修正するように構成するの
が、好適である。
【００１４】さらに、上記のトンネル換気自動制御方法
においては、汚染予測シミュレーションのメンバシップ
関数の修正をラベル毎に行い、前記汚染予測シミュレー
ション結果の評価に基づく汚染予測のメンバシップ関数
の修正をラベル毎に行うように構成するのが、好適であ
る。
においては、汚染予測シミュレーションのメンバシップ
関数の修正をラベル毎に行い、前記汚染予測シミュレー
ション結果の評価に基づく汚染予測のメンバシップ関数
の修正をラベル毎に行うように構成するのが、好適であ
る。
【００１５】
【作用】本発明のトンネル換気自動制御装置および方法
では、換気手段の運転制御をファジィ推論を用いて汚染
予測して行う際に、ファジィ推論のメンバシップ関数の
修正を、一定の周期で、まず、自動的に演算した修正量
でシミュレーションし、その結果と実測データとの修正
前後の誤差の大小からその修正量を採用するか否か評価
した後で行うことにより、汚染予測のファジィルール、
メンバシップ関数をトンネルの状況変化に適応させて自
動的に修正し、設計時の負担を軽減するとともに、経年
変化等の状況変化に半永久的に対応可能とする。
では、換気手段の運転制御をファジィ推論を用いて汚染
予測して行う際に、ファジィ推論のメンバシップ関数の
修正を、一定の周期で、まず、自動的に演算した修正量
でシミュレーションし、その結果と実測データとの修正
前後の誤差の大小からその修正量を採用するか否か評価
した後で行うことにより、汚染予測のファジィルール、
メンバシップ関数をトンネルの状況変化に適応させて自
動的に修正し、設計時の負担を軽減するとともに、経年
変化等の状況変化に半永久的に対応可能とする。
【００１６】
【実施例】以下、本発明の実施例を、図面を参照して詳
細に説明する。
細に説明する。
【００１７】図１は本発明の一実施例の装置構成の概要
を示すブロック図である。本実施例のトンネル換気自動
制御装置は、１の入力処理部、２の汚染予測部、３のメ
ンバシップ関数修正部、４の汚染予測シミュレーション
部、５の修正評価部、６の評価部、７の出力処理部から
構成されている。
を示すブロック図である。本実施例のトンネル換気自動
制御装置は、１の入力処理部、２の汚染予測部、３のメ
ンバシップ関数修正部、４の汚染予測シミュレーション
部、５の修正評価部、６の評価部、７の出力処理部から
構成されている。
【００１８】入力処理部１は、一酸化炭素濃度計、交通
量計、風速計等の図略の各センサから遂時得られるデー
タを保存し、必要に応じて平滑化あるいは平均化して汚
染予測部２に入力する。汚染予測部２は、１０分間隔と
いうように比較的短い一定の周期で、上記のデータに基
づいてファジィ推論により一酸化濃度や煤煙透過率等を
予測し、予測値を評価部６へ渡す。評価部６はその予測
値を許容値あるいは基準値に照し、現在の換気手段の制
御、例えば換気ファンの運転台数等が妥当かどうかある
いは±何台増減するのが妥当なのか省エネを加味して評
価し、ファンの運転台数等を決定する。出力処理部７は
評価部６から換気ファンの運転台数等の評価結果を受け
て、換気ファンの運転を制御するシーケンサ等に指示を
与える。
量計、風速計等の図略の各センサから遂時得られるデー
タを保存し、必要に応じて平滑化あるいは平均化して汚
染予測部２に入力する。汚染予測部２は、１０分間隔と
いうように比較的短い一定の周期で、上記のデータに基
づいてファジィ推論により一酸化濃度や煤煙透過率等を
予測し、予測値を評価部６へ渡す。評価部６はその予測
値を許容値あるいは基準値に照し、現在の換気手段の制
御、例えば換気ファンの運転台数等が妥当かどうかある
いは±何台増減するのが妥当なのか省エネを加味して評
価し、ファンの運転台数等を決定する。出力処理部７は
評価部６から換気ファンの運転台数等の評価結果を受け
て、換気ファンの運転を制御するシーケンサ等に指示を
与える。
【００１９】本発明の要部であるメンバシップ関数修正
部３、汚染予測シミュレーション部４と、修正評価部５
は、１ケ月というような比較的長いスケールで動作する
ように設定され、上記汚染予測部２のファジィ推論手段
のメンバシップ関数の修正を行う。このように長いスケ
ールで動作させることで、データが平均化、平滑化され
て、ノイズ的なデータの影響を排除することができ、好
適である。
部３、汚染予測シミュレーション部４と、修正評価部５
は、１ケ月というような比較的長いスケールで動作する
ように設定され、上記汚染予測部２のファジィ推論手段
のメンバシップ関数の修正を行う。このように長いスケ
ールで動作させることで、データが平均化、平滑化され
て、ノイズ的なデータの影響を排除することができ、好
適である。
【００２０】次に、本実施例の要部の構成をさらに詳し
く説明する。図２はその詳細を示すブロック図である。
汚染予測部２は、交通量予測部２１と、総合換気力予測
部２２と、汚染（ＶＩ）予測部２３とから成る。また、
メンバシップ関数修正部３は、交通量予測メンバシップ
関数修正部３１と、総合換気力予測メンバシップ関数修
正部３２と、汚染（ＶＩ）予測メンバシップ関数修正部
３３とから成る。また、汚染予測シミュレーション部４
は、交通量予測シミュレーション部４１と、総合換気力
予測シミュレーション部４２と、汚染（ＶＩ）予測シミ
ュレーション部４３とから成る。また、メンバシップ関
数修正評価部５は、交通量予測メンバシップ関数修正評
価部５１と、総合換気力メンバシップ関数修正評価部５
２と、汚染（ＶＩ）予測メンバシップ関数修正評価部５
３とから成る。
く説明する。図２はその詳細を示すブロック図である。
汚染予測部２は、交通量予測部２１と、総合換気力予測
部２２と、汚染（ＶＩ）予測部２３とから成る。また、
メンバシップ関数修正部３は、交通量予測メンバシップ
関数修正部３１と、総合換気力予測メンバシップ関数修
正部３２と、汚染（ＶＩ）予測メンバシップ関数修正部
３３とから成る。また、汚染予測シミュレーション部４
は、交通量予測シミュレーション部４１と、総合換気力
予測シミュレーション部４２と、汚染（ＶＩ）予測シミ
ュレーション部４３とから成る。また、メンバシップ関
数修正評価部５は、交通量予測メンバシップ関数修正評
価部５１と、総合換気力メンバシップ関数修正評価部５
２と、汚染（ＶＩ）予測メンバシップ関数修正評価部５
３とから成る。
【００２１】交通量予測部２１は現交通量から季節的、
時刻的な交通量を予測し、総合換気力予測部２２はその
予測交通量や例えば風速等から総合換気力を予測する。
汚染（ＶＩ）予測部２３は現計測結果と予測総合換気力
から将来の長期、短期の汚染（ＶＩ）状態を予測して評
価部６へ渡す。
時刻的な交通量を予測し、総合換気力予測部２２はその
予測交通量や例えば風速等から総合換気力を予測する。
汚染（ＶＩ）予測部２３は現計測結果と予測総合換気力
から将来の長期、短期の汚染（ＶＩ）状態を予測して評
価部６へ渡す。
【００２２】本実施例でのメンバシップ関数修正部３で
は、交通量予測メンバシップ関数修正部３１が交通量予
測部２１の予測交通量を取り出し、自己学習によりメン
バシップ関数の修正量を演算する。交通量予測シミュレ
ーション部４１は、その演算結果により交通量予測部２
１と同じイメージで交通量予測シミュレーションを行
う。以下同様に、総合換気力シミュレーション部４２、
汚染（ＶＩ）予測シミュレーション部４３により、総合
換気力予測部２２、汚染（ＶＩ）予測部２３と同じイメ
ージでシミュレーションを行う。ここで、各シミュレー
ション部４２，４３のシミュレーションにおいては、そ
れぞれに対応したメンバシップ関数修正部３２，３３に
より上記同様自己学習による修正量の演算結果を用い
る。各部のシミュレーションによる予測結果は、各メン
バシップ関数修正評価部５１，５２，５３で実測データ
から予測誤差の平均を求め修正前と比較して、誤差の低
い方をメンバシップ関数として採用する。この評価結果
をふまえて、次ステップのシミュレーションを繰り返し
行う。
は、交通量予測メンバシップ関数修正部３１が交通量予
測部２１の予測交通量を取り出し、自己学習によりメン
バシップ関数の修正量を演算する。交通量予測シミュレ
ーション部４１は、その演算結果により交通量予測部２
１と同じイメージで交通量予測シミュレーションを行
う。以下同様に、総合換気力シミュレーション部４２、
汚染（ＶＩ）予測シミュレーション部４３により、総合
換気力予測部２２、汚染（ＶＩ）予測部２３と同じイメ
ージでシミュレーションを行う。ここで、各シミュレー
ション部４２，４３のシミュレーションにおいては、そ
れぞれに対応したメンバシップ関数修正部３２，３３に
より上記同様自己学習による修正量の演算結果を用い
る。各部のシミュレーションによる予測結果は、各メン
バシップ関数修正評価部５１，５２，５３で実測データ
から予測誤差の平均を求め修正前と比較して、誤差の低
い方をメンバシップ関数として採用する。この評価結果
をふまえて、次ステップのシミュレーションを繰り返し
行う。
【００２３】図２のフロー図に上記による汚染予測部２
のファジィ推論手段のメンバシップ関数の修正の手順を
示す。本実施例の修正手順は次の（１）〜（５）のとお
りである。なお、図中では図１の各部の符号を＊を付し
て示してある。
のファジィ推論手段のメンバシップ関数の修正の手順を
示す。本実施例の修正手順は次の（１）〜（５）のとお
りである。なお、図中では図１の各部の符号を＊を付し
て示してある。
【００２４】（１）一定周期（設定可）で自動的にメン
バシップ関数の修正を開始する。まず、メンバシップ関
数修正部（＊３）において自己学習により修正量を演算
し、汚染予測部（＊２）と同じイメージの汚染予測シミ
ュレーション部（＊４）のメンバシップ関数を修正す
る。
バシップ関数の修正を開始する。まず、メンバシップ関
数修正部（＊３）において自己学習により修正量を演算
し、汚染予測部（＊２）と同じイメージの汚染予測シミ
ュレーション部（＊４）のメンバシップ関数を修正す
る。
【００２５】（２）上記修正後、汚染予測シミュレーシ
ョン部（＊４）において汚染予測シミュレーションを行
う。
ョン部（＊４）において汚染予測シミュレーションを行
う。
【００２６】（３）修正評価部（＊５）でメンバシップ
関数修正前後の予測データと実測データから修正前予測
誤差平均（ＥBm）と修正後予測誤差平均（ＥFm）を演算
し、誤差平均の小さい方のメンバシップ関数をメンバシ
ップ関数修正部（＊３）に採用する。
関数修正前後の予測データと実測データから修正前予測
誤差平均（ＥBm）と修正後予測誤差平均（ＥFm）を演算
し、誤差平均の小さい方のメンバシップ関数をメンバシ
ップ関数修正部（＊３）に採用する。
【００２７】（４）汚染予測シミュレーション部（＊
４）のファジィ予測部に、実測データを入力し、修正検
証可能なファジィ予測部が複数ステップ存在するシステ
ムの場合は汚染予測シミュレーション部（＊４）におい
て、前ステップの修正評価をふまえたデータを用いて、
次ステップのファジィ予測シミュレーションを行う。
４）のファジィ予測部に、実測データを入力し、修正検
証可能なファジィ予測部が複数ステップ存在するシステ
ムの場合は汚染予測シミュレーション部（＊４）におい
て、前ステップの修正評価をふまえたデータを用いて、
次ステップのファジィ予測シミュレーションを行う。
【００２８】（５）以降、すべてのファジィ予測部につ
いて（１）〜（３）を繰り返し行い、最終ステップの修
正評価が妥当であれば、汚染予測シミュレーション部
（＊４）の全ステップのメンバシップ関数の内容と同じ
ものに汚染予測部（＊２）のメンバシップ関数を修正す
る。最終ステップの修正評価が修正不要であれば、汚染
予測部（＊２）の内容は、修正しないままとする。
いて（１）〜（３）を繰り返し行い、最終ステップの修
正評価が妥当であれば、汚染予測シミュレーション部
（＊４）の全ステップのメンバシップ関数の内容と同じ
ものに汚染予測部（＊２）のメンバシップ関数を修正す
る。最終ステップの修正評価が修正不要であれば、汚染
予測部（＊２）の内容は、修正しないままとする。
【００２９】次に、上記における自己学習メンバシップ
関数修正方法を説明する。
関数修正方法を説明する。
【００３０】本修正方法は、修正対象期間の予測値と実
測値の誤差からファジィルールの後件部のメンバシップ
関数の各ラベル毎に修正を行うものである。その修正手
順は、次の（１）〜（４）のとおりである。
測値の誤差からファジィルールの後件部のメンバシップ
関数の各ラベル毎に修正を行うものである。その修正手
順は、次の（１）〜（４）のとおりである。
【００３１】（１）時系列データである実測値（Ｒt）
と予測値（Ｆt）から予測誤差（Ｅt）を求める。（ｔは
時系列のインデックスでｔ＝１〜Ｔ） Ｅt＝Ｒt−Ｆt （２）上記予測誤差（Ｅt）をその時の非ファジィ化に
使用したファジィルールの後件部のメンバシップ関数の
ラベルの修正量（Ｍit）とする。
と予測値（Ｆt）から予測誤差（Ｅt）を求める。（ｔは
時系列のインデックスでｔ＝１〜Ｔ） Ｅt＝Ｒt−Ｆt （２）上記予測誤差（Ｅt）をその時の非ファジィ化に
使用したファジィルールの後件部のメンバシップ関数の
ラベルの修正量（Ｍit）とする。
【００３２】（ｉはファジィルール後件部のラベルのイ
ンデックス） Ｍit＝Ｅt （ここでのｉは、非ファジィ化に使用したラベルのみを
示す。） （３）各ラベル毎に修正対象期間中の修正量の平均値
（Ｍim）を求める。
ンデックス） Ｍit＝Ｅt （ここでのｉは、非ファジィ化に使用したラベルのみを
示す。） （３）各ラベル毎に修正対象期間中の修正量の平均値
（Ｍim）を求める。
【００３３】Ｍim＝（１／Ｔ）Σt=1 TＭit （４）各ラベル毎に、メンバシップ関数を修正量の平均
値（Ｍim）だけ正方向に平行移動し、修正する。
値（Ｍim）だけ正方向に平行移動し、修正する。
【００３４】
【発明の効果】以上で述べた本発明のトンネル換気自動
制御装置および方法によれば、以下のような効果が得ら
れる。
制御装置および方法によれば、以下のような効果が得ら
れる。
【００３５】（１）一装置で自動的に予測精度の向上を
図り、最適なトンネル換気自動制御を行うことができ
る。
図り、最適なトンネル換気自動制御を行うことができ
る。
【００３６】（２）自己学習による自動修正のため、メ
ンバシップ関数のスケールを充分とることにより、制御
対象パラメータの経年変化にも追従する予測を半永久的
に行うことができる。
ンバシップ関数のスケールを充分とることにより、制御
対象パラメータの経年変化にも追従する予測を半永久的
に行うことができる。
【００３７】（３）自己学習による自動修正のため、フ
ァジィルール及びメンバシップ関数の設計時の負担が低
減される。熟練者でなくても、設計可能である。
ァジィルール及びメンバシップ関数の設計時の負担が低
減される。熟練者でなくても、設計可能である。
【００３８】（４）オペレータの予測評価や、ファジィ
ルールの調整に要する時間が短縮できる。
ルールの調整に要する時間が短縮できる。
【００３９】（５）本修正方法では、ファジィルールの
後件部のメンバシップ関数のラベル毎に修正を行うた
め、ラベルの数を多く設計する事により、きめ細かな調
整が可能となる。
後件部のメンバシップ関数のラベル毎に修正を行うた
め、ラベルの数を多く設計する事により、きめ細かな調
整が可能となる。
【００４０】（６）本アルゴリズム、修正方法がシンプ
ルであるため、装置ソフトウェアの設計も容易に行うこ
とができ、修正演算時間が短い。
ルであるため、装置ソフトウェアの設計も容易に行うこ
とができ、修正演算時間が短い。
【図１】本発明の一実施例の概略構成を示すブロック図
である。
である。
【図２】上記実施例の要部のより詳しい構成を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図３】上記実施例の自己学習によるファジィ推論手段
のメンバシップ関数の自動修正の手順を示すフロー図で
ある。
のメンバシップ関数の自動修正の手順を示すフロー図で
ある。
【符号の説明】 １…入力処理部 ２…汚染予測部 ３…メンバシップ関数修正部 ４…汚染予測シミュレーション部 ５…修正評価部 ６…評価部 ７…出力処理部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平６−137098（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−288199（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−240999（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−244800（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−193400（ＪＰ，Ａ) 特開 昭54−12137（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−151700（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) F24F 7/007
Claims (6)
- 【請求項１】 ファジィ推論手段を有する汚染予測部に
より計測データに基づいて汚染予測を行い、予測結果を
評価して換気手段の運転を制御するトンネル換気自動制
御装置において、 前記汚染予測部と同一イメージで構成された汚染予測シ
ミュレーション手段と、 前記汚染予測シミュレーション手段を構成するファジィ
推論手段のメンバシップ関数の修正量を自己学習により
自動的に演算して該メンバシップ関数を修正するメンバ
シップ関数修正手段と、 前記修正前後の汚染予測シミュレーション手段のシミュ
レーション結果の予測誤差の平均を実測データから求め
て誤差の少ない方を修正量として採用する評価を行い該
修正量で前記汚染予測部のメンバシップ関数を修正する
修正評価手段と、 を有することを特徴とするトンネル換気自動制御装置。 - 【請求項２】 請求項１記載のトンネル換気自動制御装
置において、メンバシップ関数修正手段が汚染予測シミ
ュレーション結果の予測誤差の平均による修正評価手段
の評価に基づいて複数回の修正を行い、汚染予測シミュ
レーション手段が前記複数回の修正毎にシミュレーショ
ンを行い、修正評価手段がそれら複数回の修正及びシミ
ュレーションを評価した後に汚染予測部のメンバシップ
関数を修正することを特徴とするトンネル換気自動制御
装置。 - 【請求項３】 請求項１または２記載のトンネル換気自
動制御装置において、メンバシップ関数修正手段が汚染
予測シミュレーション手段のメンバシップ関数の修正を
ラベル毎に行い、修正評価手段が汚染予測部の修正をラ
ベル毎に行うことを特徴とするトンネル換気自動制御装
置。 - 【請求項４】 ファジィ推論により計測データに基づい
て汚染予測を行い、予測結果を評価して換気手段の運転
を制御するトンネル換気自動制御方法において、 まず、前記汚染予測と同一イメージの汚染予測シミュレ
ーションを行う際に用いるファジィ推論のメンバシップ
関数の修正量を自己学習により自動的に演算して該メン
バシップ関数を修正し、 次に、前記修正前後の汚染予測シミュレーション結果の
予測誤差の平均を実測データから求めて誤差の少ない方
を修正量として採用し前記汚染予測で用いるファジィ推
論のメンバシップ関数を修正することを特徴とするトン
ネル換気自動制御方法。 - 【請求項５】 請求項４記載のトンネル換気自動制御方
法において、汚染予測シミュレーションにおけるメンバ
シップ関数の修正を汚染予測シミュレーション結果の予
測誤差による評価に基づいて複数回行い、前記複数回の
修正毎に汚染予測シミュレーションを行い、それら複数
回の修正及び汚染予測シミュレーション結果を評価した
後に汚染予測のメンバシップ関数を修正することを特徴
とするトンネル換気自動制御方法。 - 【請求項６】 請求項４または５記載のトンネル換気自
動制御方法において、汚染予測シミュレーションのメン
バシップ関数の修正をラベル毎に行い、前記汚染予測シ
ミュレーション結果の評価に基づく汚染予測のメンバシ
ップ関数の修正をラベル毎に行うことを特徴とするトン
ネル換気自動制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29409994A JP3204004B2 (ja) | 1994-11-29 | 1994-11-29 | トンネル換気自動制御装置および方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29409994A JP3204004B2 (ja) | 1994-11-29 | 1994-11-29 | トンネル換気自動制御装置および方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08152164A JPH08152164A (ja) | 1996-06-11 |
| JP3204004B2 true JP3204004B2 (ja) | 2001-09-04 |
Family
ID=17803281
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29409994A Expired - Fee Related JP3204004B2 (ja) | 1994-11-29 | 1994-11-29 | トンネル換気自動制御装置および方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3204004B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102328009A (zh) * | 2011-09-30 | 2012-01-25 | 佛山市顺德工业与信息技术研究中心有限公司 | 非线性精密锻压机模糊控制的模糊化和模糊推理方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101027108B1 (ko) * | 2008-12-16 | 2011-04-05 | (주)비엔텍아이엔씨 | 터널 공사시 송풍기 운전방법 및 이를 포함하는 터널 공사시 환기시스템 |
-
1994
- 1994-11-29 JP JP29409994A patent/JP3204004B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102328009A (zh) * | 2011-09-30 | 2012-01-25 | 佛山市顺德工业与信息技术研究中心有限公司 | 非线性精密锻压机模糊控制的模糊化和模糊推理方法 |
| CN102328009B (zh) * | 2011-09-30 | 2013-09-11 | 佛山市顺德工业与信息技术研究中心有限公司 | 非线性精密锻压机模糊控制的模糊化和模糊推理方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08152164A (ja) | 1996-06-11 |
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